protocol:int Int 指示pickler 應該使用哪個協議,默認為HIGHEST_PROTOCOL(參見[1] 第12.1.2 段)。可能的值為 0、1、2、3、4、5。protocol 參數的負值相當於將其值設置為HIGHEST_PROTOCOL。 pandas.DataFrame.to_pickle https://docs.python.org/3/library/pickle.html. storage_options:字典,可選 對特定存儲連...
DataFrame.to_pickle() in function Pandasto_pickle() 方法用于将给定对象腌制(序列化)到文件中。此方法使用如下语法:语法:DataFrame.to_pickle(self, pat...
(见https://docs.python.org/3/library/pickle.html中第12.1.2段)。 可能的值是0,1,2,3,4。 协议参数的负值相当于将其值设置为HIGHEST_PROTOCOL。 例子 >>>original_df = pd.DataFrame({"foo": range(5),"bar": range(5,10)})>>>original_df foo bar005116227338449>>>original_df.to_pickle("....
# 需要导入模块: import pandas [as 别名]# 或者: from pandas importto_pickle[as 别名]deftest_read_bad_versions(self, protocol, get_random_path):# For Python 2, HIGHEST_PROTOCOL should be 2.msg = ("pickle protocol {protocol} asked for; the highest available ""protocol is 2").format(pro...
to_pickle(path[, compression, protocol]) 将对象腌制(序列化)到文件。to_records([index, column_dtypes, index_dtypes]) 将DataFrame转换为NumPy记录数组。to_sql(name, con[, schema, if_exists, …]) 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。to_stata(**kwargs) 将DataFrame对象导出为Stata dta格式。
to_pickle(path[, compression, protocol, ...]) 将对象pickle(序列化)到文件中。 to_records([index, column_dtypes, index_dtypes]) 将DataFrame转换为NumPy记录数组。 to_sql(name, con, *[, schema, if_exists, ...]) 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。 to_stata(path, *[, convert_dates...
to_numpy([dtype, copy, na_value]) 转为NumPy数组to_period([freq, copy]) 将系列从DatetimeIndex转换成PeriodIndex。to_pickle(path[, compression, protocol, ...]) Pickle(序列化)对象到文件。to_sql(name, con[, schema, if_exists, ...]) 将存储在DataFrame中的记录写到SQL数据库中。
Panel.to_pickle(path[, compression, protocol]) 将对象保存(Series化)到文件中。 Panel.to_excel(path[, na_rep, engine]) 将Panel中的每个DataFrame写入单独的excel工作表 Panel.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) 使用HDFStore将包含的数据写入HDF5文件。 Panel.to_sparse(*args, **kwargs) 未实现...
[str, Any], NoneType] = 'infer', protocol: int = 5, storage_options: Union[Dict[str, Any], NoneType] = None)Pickle (serialize) object to file.Parameters---obj : any objectAny python object.filepath_or_buffer : str, path object or file-like objectFile path, URL, or buffer where...
msg = ("pickle protocol {protocol} asked for; the highest available " "protocol is 2").format(protocol=protocol) with tm.assert_raises_regex(ValueError, msg): with tm.ensure_clean(get_random_path) as path: df = tm.makeDataFrame() df.to_pickle(path, protocol=protocol) 浏览完整代码 来源...